Машинное обучение позволяет обойти ReCAPTCHA

Машинное обучение позволяет обойти ReCAPTCHA

Машинное обучение позволяет обойти ReCAPTCHA

Исследователи из Колумбийского университета разработали автоматическую систему, которая успешно решает большинство каптч, предлагаемых сервисом Google reCAPTCHA. Такие каптчи используют тысячи сайтов, в том числе Google и Facebook.

Речь идёт о преодолении относительно свежей разновидности каптчи, для решения которой нужно выбрать из предложенного списка картинки, удовлетворяющие тому или иному требованию — например, фотографии водоёмов или сосудов с вином.

 

hero-recaptcha-demo

recaptcha

 

Задача решается в два этапа. На первом этапе система получает куки, при помощи которых Google может следить за её поведением, а затем какое-то время ведёт себя максимально человекообразно: посещает различные сайты со случайным интервалом, соблюдает суточный цикл и т.д. Это нужно для того, чтобы Google не заподозрил в ней робота. Роботам он выдаёт более сложные каптчи.

На втором этапе она разбирает каптчу и пытается понять, что изображено на предъявленных картинках. Для этого система использует несколько методов. Во-первых, она обращается к обратному поиску по изображениям в Google Images. Если поисковику известна эта картинка, он сообщает соответствующий текстовый запрос. Во-вторых, система прогоняет её через несколько классификаторов, доступных в виде бесплатных веб-сервисов или библиотек. В-третьих, она проверяет, не знакома ли ей эта картинка. Картинки, которые часто повторяются в разных каптчах, разработчики описали вручную, пишет xakep.ru.

В итоге системе удаётся подобрать текстовые описания для каждой картинки. Трудность заключается в том, что найденные описания далеко не всегда совпадают с подсказкой. Эта проблема решена при помощи ещё одного классификатора, который пытается определить соответствие между словами в описаниях и текстом подсказки.

Систему протестировали на каптчах с сайтов Google и Facebook. Гугловские каптчи удалось обойти в 70,78 процентов случаев. Каптчи с Facebook оказались ещё проще. Система побеждала их в 83,5 процентах случаев. Среднее время решения каптчи составило 19,2 секунды.

Создатель Signal запустил ИИ-чат, недоступный полиции и спецслужбам

Создатель Signal Мокси Марлинспайк решил взяться за новую «больную точку» цифрового мира — конфиденциальность в ИИ-чатах. Его новый проект называется Confer и выглядит как попытка сделать для ИИ то же самое, что Signal однажды сделал для мессенджеров.

Confer — это ассистент с открытым исходным кодом, который изначально спроектирован так, чтобы никто, кроме самого пользователя, не мог прочитать его запросы и ответы нейросети.

Ни администраторы сервиса, ни хакеры, ни правоохранительные органы — доступ к данным есть только у владельца аккаунта.

Марлинспайк исходит из простой, но неприятной реальности: современные ИИ-платформы по своей природе являются «пылесосами данных». Пользователи охотно делятся с чат-ботами личными переживаниями, рабочими деталями, медицинскими и финансовыми вопросами — зачастую воспринимая диалог как разговор с доверенным собеседником. Но юридически и технически эти данные почти всегда остаются под контролем платформы.

Confer ломает эту модель. Все запросы пользователей и ответы языковой модели шифруются внутри доверенной среды исполнения (TEE). Даже серверные администраторы физически не могут заглянуть внутрь или что-то подменить. Диалоги хранятся на серверах только в зашифрованном виде, а ключи остаются исключительно на устройствах пользователей.

 

В основе Confer — ключи доступа, современный стандарт аутентификации. Закрытый ключ хранится в защищённом хранилище устройства и используется не только для входа, но и для шифрования всей переписки. Это обеспечивает сквозное шифрование и прямой аналог E2EE, знакомый по Signal.

 

Дополнительно Confer использует удалённую аттестацию: любой желающий может криптографически проверить, что на серверах действительно запущен именно тот открытый исходный код, который опубликован, и ничего лишнего там нет. Каждая версия подписывается и публикуется в журнале прозрачности.

При этом пользовательский интерфейс максимально простой: вход, расшифровка чатов и синхронизация между устройствами происходят почти незаметно — ровно так же, как когда-то в Signal.

По словам Марлинспайка, пользователи Confer уже рассказывают о «жизненно важных» разговорах, на которые они не решались в ChatGPT или других популярных сервисах — именно из-за страха за приватность.

Confer — не единственный приватный ИИ-ассистент на рынке. Похожие подходы используют Proton (Lumo) и Venice, но крупных игроков с полноценным сквозным шифрованием среди них пока нет.

Confer уже работает на macOS, iOS и Android. Поддержка Windows возможна через сторонний аутентификатор, а Linux — через браузерное расширение.

Если проект получит развитие, он может задать новый стандарт для ИИ-сервисов, где приватность — технический факт.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru